在硕士期间，系统学习了计算机图形学、算法设计与分析等课程，GPA达到3.8（满分4.0）。参与了导师的三维重建相关科研项目，发表了一篇核心期刊论文，锻炼了科研能力和算法实现能力。

• 负责公司三维视觉算法的研发与优化工作。
• 主导了基于深度学习的三维物体识别算法的开发，使识别准确率从85%提升至92%，在实际应用场景中提高了产品的竞争力。
• 参与公司内部三维重建算法的迭代优化，通过优化算法流程和参数调整，将重建时间缩短了30%，提高了系统的实时性。
• 与团队成员协作，完成多个项目的算法落地工作，涉及工业检测、智能家居等领域，为公司带来了显著的业务增长。

• 独立承担公司三维视觉算法模块的开发任务。
• 针对虚拟现实（VR）场景，设计并实现了高效的三维场景渲染算法，优化了渲染效率，降低了系统资源消耗，使VR设备的帧率提升了20%，改善了用户体验。
• 负责算法的性能分析与优化，通过代码重构和算法改进，解决了多个性能瓶颈问题，提高了算法的运行速度和稳定性。
• 与产品团队紧密合作，根据市场需求和用户反馈，不断优化算法功能，为公司的VR产品提供了强大的技术支持。

• 项目名称：工业零件三维检测系统
• 项目背景：针对工业生产中零件质量检测的需求，开发基于三维视觉的高精度检测系统。
• 项目内容：
  • 设计并实现了三维点云数据的预处理算法，包括噪声去除、点云配准等，提高了数据质量。
  • 研发了基于深度学习的零件缺陷检测算法，能够准确识别零件表面的裂纹、凹陷等缺陷，检测准确率达到95%以上。
  • 搭建了系统的测试平台，对算法进行了大量的实验验证和优化，确保系统在实际工业环境中的稳定性和可靠性。
• 项目成果：该系统成功应用于多家工厂，提高了零件检测的效率和精度，降低了人工检测成本，为企业带来了显著的经济效益。

• 项目名称：智能家居三维场景建模
• 项目背景：为智能家居产品提供更真实、更智能的交互体验，构建家居环境的三维模型。
• 项目内容：
  • 研究并实现了基于单目视觉的室内场景三维重建算法，利用普通摄像头获取的图像序列，重建出高精度的室内三维模型。
  • 开发了模型优化算法，对重建后的模型进行纹理映射和几何优化，提高了模型的真实感和实用性。
  • 与智能家居平台进行集成，实现了基于三维模型的智能导航、物体识别等功能，为用户提供了全新的智能家居体验。
• 项目成果：该技术应用于公司的智能家居产品中，提升了产品的市场竞争力，用户满意度提高了25%。